sparkSQL1.1入门之四：深入了解sparkSQL执行计划

      前面两章花了不少篇幅介绍了SparkSQL的执行过程，非常多读者还是认为当中的概念非常抽象。比方Unresolved LogicPlan、LogicPlan、PhysicalPlan是长得什么样子，没点印象。仅仅知道名词，感觉非常缥缈。

本章就着重介绍一个工具hive/console，来加深读者对sparkSQL的执行计划的理解。


1：hive/console安装
      sparkSQL从1.0.0開始提供了一个sparkSQL的调试工具hive/console。

该工具是给开发人员使用，在编译生成的安装部署包中并没有；该工具须要使用sbt编译执行。要使用该工具，须要具备下面条件：

  • spark1.1.0源代码
  • hive0.12源代码并编译
  • 配置环境变量

1.1：安装hive/cosole
以下是笔者安装过程：
A：下载spark1.1.0源代码，安装在/app/hadoop/spark110_sql文件夹
B：下载hive0.12源代码，安装在/app/hadoop/hive012文件夹，进入src文件夹后，使用以下命令进行编译：
ant clean package -Dhadoop.version=2.2.0 -Dhadoop-0.23.version=2.2.0 -Dhadoop.mr.rev=23
C：配置环境变量文件～/.bashrc后，source ～/.bashrc使环境变量生效。
export HIVE_HOME=/app/hadoop/hive012/src/build/dist
export HIVE_DEV_HOME=/app/hadoop/hive012/src
export HADOOP_HOME=/app/hadoop/hadoop220
D：启动
切换到spark安装文件夹/app/hadoop/spark110_sql，执行命令：
sbt/sbt hive/console
经过一段漫长的sbt编译过程。最后出现例如以下界面：

在控制台的scala提示符下，输入:help能够获取帮助，输入Tab键会陈列出当前可用的方法、函数、及变量。下图为按Tab键时显示的方法和函数。随着用户不断使用该控制态，用户定义或使用过的变量也会陈列出来。

 
1.2：hive/console原理
      hive/console的调试原理非常easy。就是在scala控制台装载了catalyst中几个关键的class，当中的TestHive提前定义了表结构并装载命令。这些数据是hive0.12源代码中带有的測试数据，装载这些数据是按需运行的。这些数据位于/app/hadoop/hive012/src/data中。也就是$HIVE_DEV_HOME/data中。

 /*源自 sql/hive/src/main/scala/org/apache/spark/sql/hive/TestHive.scala */
  // The test tables that are defined in the Hive QTestUtil.
  // /itests/util/src/main/java/org/apache/hadoop/hive/ql/QTestUtil.java
  val hiveQTestUtilTables = Seq(
    TestTable("src",
      "CREATE TABLE src (key INT, value STRING)".cmd,
      s"LOAD DATA LOCAL INPATH '${getHiveFile("data/files/kv1.txt")}' INTO TABLE src".cmd),
    TestTable("src1",
      "CREATE TABLE src1 (key INT, value STRING)".cmd,
      s"LOAD DATA LOCAL INPATH '${getHiveFile("data/files/kv3.txt")}' INTO TABLE src1".cmd),
    TestTable("srcpart", () => {
      runSqlHive(
        "CREATE TABLE srcpart (key INT, value STRING) PARTITIONED BY (ds STRING, hr STRING)")
      for (ds <- Seq("2008-04-08", "2008-04-09"); hr <- Seq("11", "12")) {
        runSqlHive(
          s"""LOAD DATA LOCAL INPATH '${getHiveFile("data/files/kv1.txt")}'
             |OVERWRITE INTO TABLE srcpart PARTITION (ds='$ds',hr='$hr')
           """.stripMargin)
      }
    }),
......
)
由于要使用hive0.12的測试数据。所以须要定义两个环境变量：HIVE_HOME和HIVE_DEV_HOME。假设使用hive0.13的话。用户须要更改到对应文件夹：
 /*源自 sql/hive/src/main/scala/org/apache/spark/sql/hive/TestHive.scala */
  /** The location of the compiled hive distribution */
  lazy val hiveHome = envVarToFile("HIVE_HOME")
  /** The location of the hive source code. */
  lazy val hiveDevHome = envVarToFile("HIVE_DEV_HOME")
另外，假设用户想在hive/console启动的时候。预载很多其它的class。能够改动spark源代码下的 project/SparkBuild.scala文件
 /* 源自 project/SparkBuild.scala */
object Hive {
  lazy val settings = Seq(
    javaOptions += "-XX:MaxPermSize=1g",
    // Multiple queries rely on the TestHive singleton. See comments there for more details.
    parallelExecution in Test := false,
    // Supporting all SerDes requires us to depend on deprecated APIs, so we turn off the warnings
    // only for this subproject.
    scalacOptions <<= scalacOptions map { currentOpts: Seq[String] =>
      currentOpts.filterNot(_ == "-deprecation")
    },
    initialCommands in console :=
      """
        |import org.apache.spark.sql.catalyst.analysis._
        |import org.apache.spark.sql.catalyst.dsl._
        |import org.apache.spark.sql.catalyst.errors._
        |import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions._
        |import org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical._
        |import org.apache.spark.sql.catalyst.rules._
        |import org.apache.spark.sql.catalyst.types._
        |import org.apache.spark.sql.catalyst.util._
        |import org.apache.spark.sql.execution
        |import org.apache.spark.sql.hive._
        |import org.apache.spark.sql.hive.test.TestHive._
        |import org.apache.spark.sql.parquet.ParquetTestData""".stripMargin
  )
}

2：经常使用操作
      以下介绍一下hive/console的经常使用操作，主要是和执行计划相关的经常使用操作。在操作前，首先定义一个表people和查询query：
//在控制台逐行执行
case class Person(name:String, age:Int, state:String)
sparkContext.parallelize(Person("Michael",29,"CA")::Person("Andy",30,"NY")::Person("Justin",19,"CA")::Person("Justin",25,"CA")::Nil).registerTempTable("people")
val query= sql("select * from people")
2.1 查看查询的schema
query.printSchema


2.2 查看查询的整个执行计划
query.queryExecution


2.3 查看查询的Unresolved LogicalPlan
query.queryExecution.logical


2.4 查看查询的analyzed LogicalPlan
query.queryExecution.analyzed


 2.5 查看优化后的LogicalPlan
query.queryExecution.optimizedPlan


2.6 查看物理计划
query.queryExecution.sparkPlan


2.7 查看RDD的转换过程
query.toDebugString


2.8 很多其它的操作
      很多其它的操作能够通过Tab键陈列出来。也能够參开sparkSQL的API，也能够參看源码中的方法和函数。


3：不同数据源的执行计划
      上面经常使用操作里介绍了源自RDD的数据。我们都知道。sparkSQL能够源自多个数据源：jsonFile、parquetFile、hive。

以下看看这些数据源的schema：

3.1 json文件
      json文件支持嵌套表，sparkSQL也能够读入嵌套表，如以下形式的json数据，经修整（去空格和换行符）保存后，能够使用jsonFile读入sparkSQL。
{  
   "fullname": "Sean Kelly",     
   "org": "SK Consulting",     
   "emailaddrs": [     
      {"type": "work", "value": "kelly@seankelly.biz"},     
      {"type": "home", "pref": 1, "value": "kelly@seankelly.tv"}     
   ],     
    "telephones": [     
      {"type": "work", "pref": 1, "value": "+1 214 555 1212"},     
      {"type": "fax", "value": "+1 214 555 1213"},     
      {"type": "mobile", "value": "+1 214 555 1214"}     
   ],     
   "addresses": [     
      {"type": "work", "format": "us",     
       "value": "1234 Main StnSpringfield, TX 78080-1216"},     
      {"type": "home", "format": "us",     
       "value": "5678 Main StnSpringfield, TX 78080-1316"}     
   ],     
    "urls": [     
      {"type": "work", "value": "http://seankelly.biz/"},     
      {"type": "home", "value": "http://seankelly.tv/"}     
   ]     
}
去空格和换行符后保存为/home/mmicky/data/nestjson.json，使用jsonFile读入并注冊成表jsonPerson，然后定义一个查询jsonQuery：
jsonFile("/home/mmicky/data/nestjson.json").registerTempTable("jsonPerson")
val jsonQuery = sql("select * from jsonPerson")
查看jsonQuery的schema：
jsonQuery.printSchema

查看jsonQuery的整个执行计划：
jsonQuery.queryExecution


3.2 parquet文件
      parquet文件读入并注冊成表parquetWiki，然后定义一个查询parquetQuery：
parquetFile("/home/mmicky/data/spark/wiki_parquet").registerTempTable("parquetWiki")
val parquetQuery = sql("select * from parquetWiki")
查询parquetQuery的schema：
parquetQuery.printSchema

查询parquetQuery的整个执行计划：
parquetQuery.queryExecution


3.3 hive数据
      之前说了，TestHive类中已经定义了大量的hive0.12的測试数据的表格式，如src、sales等等，在hive/console里能够直接使用；第一次使用的时候，hive/console会装载一次。

以下我们使用sales表看看其schema和整个执行计划。首先定义一个查询hiveQuery：

val hiveQuery = sql("select * from sales")
查看hiveQuery的schema：
hiveQuery.printSchema

查看hiveQuery的整个执行计划：
hiveQuery.queryExecution

从上面能够看出，来自jsonFile、parquetFile、hive数据的物理计划还有有非常大差别的。

4：不同查询的执行计划
      为了加深理解，我们列几个经常使用查询的执行计划和RDD转换过程。
4.1 聚合查询
sql("select state,avg(age) from people group by state").queryExecution

sql("select state,avg(age) from people group by state").toDebugString

 
4.2 join操作
sql("select a.name,b.name from people a join people b where a.name=b.name").queryExecution

sql("select a.name,b.name from people a join people b where a.name=b.name").toDebugString


4.3 Distinct操作
sql("select distinct a.name,b.name from people a join people b where a.name=b.name").queryExecution

sql("select distinct a.name,b.name from people a join people b where a.name=b.name").toDebugString

 
5：查询的优化
      上面的查询比較简单。看不出优化的过程，以下看几个样例，能够理解sparkSQL的优化过程。

5.1 CombineFilters
      CombineFilters就是合并Filter，在含有多个Filter时发生。例如以下查询：
sql("select name from (select * from people where age >=19) a where a.age <30").queryExecution

上面的查询，在Optimized的过程中。将age>=19和age<30这两个Filter合并了，合并成((age>=19) && (age<30))。事实上上面还做了一个其它的优化，就是project的下推，子查询使用了表的全部列，而主查询使用了列name。在查询数据的时候子查询优化成仅仅查列name。

5.2 PushPredicateThroughProject
      PushPredicateThroughProject就是project下推。和上面样例中的project一样。
sql("select name from (select name,state as location from people) a where location='CA'").queryExecution

 
5.3 ConstantFolding
      ConstantFolding是常量叠加，用于表达式。如以下的样例：
sql("select name,1+2 from people").queryExecution

在Optimized的过程中，将常量表达式直接累加在一起。用新的列名来表示。

5.4 自己定义优化
      在sparkSQL中的Optimizer中定义了3类12中优化方法，这里不再一一陈列。对于用于自己定义的优化，在hive/console也能够非常方便的调试。仅仅要先定义一个LogicalPlan，然后使用自己定义的优化函数进行測试就能够了。以下就举个和CombineFilters一样的样例，首先定义一个函数：
object CombineFilters extends Rule[LogicalPlan] {
  def apply(plan: LogicalPlan): LogicalPlan = plan transform {
    case Filter(c1, Filter(c2, grandChild)) =>
      Filter(And(c1,c2),grandChild)
  }
}
然后定义一个query，并使用query.queryExecution.analyzed查看优化前的LogicPlan：
val query= sql("select * from people").where('age >=19).where('age <30)
query.queryExecution.analyzed

最后。使用自己定义优化函数进行优化：
CombineFilters(query.queryExecution.analyzed)

能够看到两个Filter合并在一起了。

甚至，在hive/console里直接使用transform对LogicPlan应用定义好的rule，以下定义了一个query，并使用query.queryExecution.analyzed查看应用rule前的LogicPlan：
val hiveQuery = sql("SELECT * FROM (SELECT * FROM src) a")
hiveQuery.queryExecution.analyzed

然后，直接用transform将自己定义的rule：
hiveQuery.queryExecution.analyzed transform {
   case Project(projectList, child) if projectList == child.output => child
 }

该transform在LogicPlan的主查询和子查询的project同样时合并project。

      经过上面的样例。加上自己的理解。相信大部分的读者对sparkSQL中的执行计划应该有了比較明白的了解。


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